다중 모델 에이전트 워크플로우는 어떤 걸 쓰시나요?
What multi model agent workflows work you?
핵심 요약
Claude, GPT, Deepseek 등 여러 모델을 활용해 사용량 제한을 피하고 효율적인 코딩 워크플로우를 구축하려는 고민을 공유합니다.
- 모델 자원 활용 — Claude Pro, GPT Plus, GLM, Deepseek API를 보유함
- 사용량 제한 문제 — 5시간 단위 사용량 제한으로 인해 작업 흐름이 끊기는 상황
- 에이전트 워크플로우 — Opus로 기획하고 GPT/GLM/Deepseek으로 구현하는 방식 모색
- 구조화의 어려움 — 에이전트 간 업무 분담 및 파일 구조화에 난항을 겪음
다들 안녕하세요!
현재 Claude Pro, GPT Plus를 구독 중이고, 예전부터 쓰던 GLM 5.1 Pro와 Deepseek API 크레딧도 좀 남아있습니다.
취미 및 개인 프로젝트 코딩을 주로 하고, 가끔 가벼운 업무용 코딩도 합니다. 구독 플랜의 주간 제한은 전혀 걸리지 않는데, 5시간 단위 사용량 제한에는 계속 걸리네요. 코딩할 시간이 날 때 최대한 많이 끝내려고 하다 보니 그렇습니다. 월 150달러(CAD)나 하는 Max나 Pro 플랜을 추가로 결제할 예산은 없고요. 이상적으로는 여러 모델 에이전트를 더 잘 조직해서 이 문제를 해결하고 싶은데, 아직 딱 맞는 해결책을 찾지 못했습니다. 다른 분들은 어떻게 하고 계신지, 어떤 방식이 효과적인지 궁금합니다.
제 생각에는 Opus가 리드 및 기획/검토를 맡고, GPT가 기획의 빈틈을 검토하고 구현하며, GLM과 Deepseek이 구현을 담당하는 방식이 이상적일 것 같습니다.
그동안 plan organizing, handoff.md, current_task.md, agents.md 같은 방식들을 시도해 봤는데, Opus가 다른 에이전트들에게 일을 잘 넘겨주지 않는 것 같습니다. 제가 파일 구조나 파일 내용을 제대로 설정하지 못해서 그런 걸 수도 있겠네요. 퀄리티는 최대한 높게 유지하면서도 작업을 적절히 분산시켜서, 5시간 세션 동안 생산적으로 작업하고 싶습니다. 제가 시도하려는 방향과 비슷하게 잘 작동하는 아이디어나 워크플로우가 있다면 공유 부탁드립니다. 다중 모델 에이전트 워크플로우는 어떤 걸 쓰시나요? 시간 내주셔서 감사합니다.
다들 건승하세요!
